Türkçe haberlerin makine dili ve derin öğrenme teknikleriyle otomatik sınıflandırılması

Metin haberlerinin kategorilendirilmesi, haber türlerinin içeriklerine göre sınıflandırılması sürecidir. Bu çalışmada kullanılan Türkçe haber veri setinde, iki tür otomatik öğrenme süreci inşa edilmiştir. Bu iki yöntemden birincisinde, veriler belge biçiminde ve Support Vector Machines SVM makina öğrenmesi kullanılarak sınıflandırılmıştır.İkinci yöntemde etiketlenen haberler Recurrent Neural Network RNN makina öğrenmesi ile sınıflandırılmıştır. Veri setinde, toplam 9000 veri içeren üç haber kategorisi bulunmaktadır. Türkçe karakterler kullanılarak model oluşturulmuştur. Bu modeller eğitilmiş ve test edilmiştir. Hangi modelin daha iyi olduğu, elde edilen sonuçlar karşılaştırılması neticesinde, 0.98 olan RNN modelinin doğruluğunun, 0.96 olan SVM modelinin doğruluğuna göre daha iyi olduğunu göstermiştir, ancak hız oranı SVM, RNN den daha hızlıydı. Biraz zaman gerekirse, metni sınıflandırmak için SVM algoritmasını kullanabiliriz. Sınıflandırmada yüksek doğruluk durumunda, RNN sınıflandırmas metodu kullmıştır.